デザイン会社 btrax > Freshtrax > AI時代のUXデザイン、GPT...
AI時代のUXデザイン、GPT-3から考えるこれから必要なマインドセット
- AIの活用からUXデザインを考える
- シリコンバレーで話題のGPT-3とは？
- デモンストレーションに見る、常識を覆すGPT-3の凄さ
- GPT-3が可能にすることとその課題
- 今後のUXにおけるAIの役割
最近シリコンバレーを中心にGPT-3というAIが話題になっている。6月にベータ版が限定公開されて以来、多くの研究者・開発者がこのGPT-3を用いた様々なデモンストレーションを公開し、その性能の高さだけでなく応用性の高さにも注目が集まっている。
一部の人々からはGPT-3の登場によってAIは大きく進歩し、AIが人間の仕事を奪う日が近づいたと言われている。
特にこれまでのAIテクノロジーと比べて、GPT-3はUXデザインへの活用が見込まれている。故に、我々ビートラックスとしてもデザイン会社として注目しているテクノロジーである。
そこで来るべきAI時代のUXデザインとそのマインドセットを考えてみようと思う。
UXデザインへのAI活用について
エンジニアやデザイナーを中心に、これからのAI時代に人間のアドバンテージを生かしつつ、AIを活用してどのようにUXデザインを捉えるばきか。そして、どのようなマインドセットを持つべきかを考えてみよう。まずは、どのようなシーンでUXデザインにAIの強みを生かせるのか整理する。
膨大かつ複雑なデータ分析を補助する
言うまでもなくAIはデータの収集や分析を得意とする。これはUXデザインにも有効だ。例えば、ユーザーリサーチの際に様々なリサーチ結果を関連付け分析する場合はAIがデータ整理や分析の補助をしてくれる。
サービスをパーソナライズする
AmazonやNetfrixのように、ユーザーの行動から次のサービスを提案する試みは盛んに行われている。AIが発展すればよりユーザーの趣向にマッチしたものを提示できるだろう。
ただし、プライバシーの問題などでこういったトラッキングを嫌うユーザーも多い。より細かなパーソナライズを行う場合、ユーザー心理を考慮しなければならない。ユーザーの不快感のないサービスの検討こそUXデザイナーの仕事になる。
ワイヤーフレーム/プロトタイプの作成を簡略化する
UXデザインでは、ワイヤーフレームやプロトタイプの作成は繰り返し行われる。そういった工程を自動化・簡略化するにもAIが役に立つ。例えば、UIデザイン/開発ツールのteleportHQの例では、AIと画像処理を利用して、ホワイトボードに書かれた簡単なスケッチからHTMLのソースコードを生成している。
スケッチからソースコードを生成する様子
Non-AIサービスと言う選択肢も
ここまでAIのメリットを説明してきたが、逆にAIが一切関与していないことを保証するサービスも面白い。大量生産された製品より、職人が手作りしたものが好きだと言う人も多い。
また、営業メールを受け取る場合でも、AIが生成したテンプレートメールよりも手書きの便箋を受け取る方が印象に残るだろう。あえてテクノロジーを使わないことも、ユーザーに共感を訴えることに繋がる。こういった柔軟な姿勢がUXデザイナーに重要だ。
AIを扱う上で注意するべき項目
上記のようにAIが役立つシーンは多いが、現段階ではAIはまだまだ発展途中だと言える。AIが成生する文章やデザインはいまいちだ、といった話も多い。したがって、UXデザインをする上での課題も多い。
実在しない問題、不条理な質問を解釈できない
AIは辞書を引くように事実を正確に回答することは出来るが、正解のない問題には上手く答えることが出来ない。また、統計的なデータから未来を予測することはAIの得意分野だが、予測でなく未来を想像することはAIには難しい。
こうした特性を踏まえると、UXデザインに大事なユーザーの理解・共感はまだまだ人間の仕事だ。例えばユーザーリサーチでは、時には答えのない問題からユーザー自身も気づいていない原因や将来的な不安などを見極める必要がある。
これはAIには難しいだろう。単純な定量的な分析などはAIに任せて、UXデザイナーはこうした人間の得意分野に注力するなど、棲み分けを行って活用することが望ましい。
人間の感情や倫理観・意識の変化に対応できない
近年、差別に対する意識が大きく変わろうとしている。例えばBLM運動の影響で、映画『風と共に去りぬ』が一時的に配信停止されたニュースを聞いた方も多いだろう。同映画は（以前から批判はあったが）アカデミー賞を9部門で獲得し、名作として長年親しまれてきたが黒人差別や奴隷制の表現の為に一時的に配信を停止するに至った。
しかし、AIは過去の事例を学習のデータセットにしているため、差別的な表現を含んだ振る舞いをしてしまうケースがある。世論や意識が大きく変わる場合に過去の学習データを元にするAIが柔軟に対応することは難しい。
言い換えると、AIは相手の気持ちを想像する事が得意では無い。この点を考慮し、その時代の流行や雰囲気を掴み、より人間の感情に寄り添ったデザインこそが人間のアドバンテージになる。
デザインの多様性が失われる
将来的にはAIを搭載したデザインの生成ツールは一般的になり、それを使いこなすことがデザイナーのスキルになるだろう。しかし簡単にUIデザインが作れる分、どれも似たり寄ったりのデザインになってしまうだろう危険性がある。AIは人間のようにその日の気分でデザインを変えてみる、というようなことは無い。
そのため、差別化のためのブランディングがより重要になるだろう。他と異なるデザインを生み出せる独自性がデザイナーの存在意義となっていくだろう。
GPT-3がAI時代を切り開く
このように、AIのはあくまで人間のサポートで課題もまだまだ多いといった状況だ。しかしGPT-3が登場したことで、これまでの常識が覆されようとしている。
GPT-3とは、「Generative Pre-trained Transformer 3」の略で、機械学習による言語生成モデルだ。簡単に言うとAIによるテキスト生成器だ。ある文字列を入力すると、それに続く文章を予測し生成する。
普段の会話で使うような簡単な自然言語を入力し、そこから人間が書いたものとほぼ遜色のない文章を生成することが可能で、テキストで表現できるものはすべて扱える。そのため学習データによっては、文章、ニュース記事や会話のパターンだけでなく、UIデザインやプログラムのソースコードなども生成できる。
GPT-3はOpen AIという研究団体が開発した。Open AIは、テスラのCEOイーロン・マスク氏を始めとした投資家・実業家がAI技術の発展やオープンソース化の促進のために設立した非営利の研究団体だ。
GPT-3が特に注目されているのは、文章だけでなくUIデザインのHTMLやプログラムのソースコードにも応用できる点だ。専門知識は必要なく、自然な会話形式でUIデザインやアプリケーションが作れてしまう。
これがプログラマーやデザイナーの仕事をAIが奪う時代が来たのではないかと話題になっている。その具体例をとなるデモをいくつか見ていこう。
- GoogleのようなWebデザインのHTML/CSSを自動成生
- 実行可能なソースコードを生成
- UIデザインの自動生成
- プレゼンテーションをAIが作成
GoogleのようなWebデザインのHTML/CSSを自動成生
これはGoogleライクなデザインのHTML/CSSを生成するものだ。ここでは「Googleのロゴと検索ボックス、そして “Search Google “と “I’m Feeling Lucky “という2つのライトグレーのボタン」と入力するとGoogleのような検索ページを表示するソースコードを生成している。
そして、最初に生成されたデザインには不具合があったため、さらに「(2つのボタンの)間にスペースを入れる」、「幅の広い検索ボックス」と追加の入力をして、見事にGoogleと同じデザインを表示できている。
ここでのやり取りは実際のデザイナーとエンジニアの物に近いと言えるだろう。こうした自然な会話形式で簡単にページのデザインを実現できている。
Here’s a sentence describing what Google’s home page should look and here’s GPT-3 generating the code for it nearly perfectly. pic.twitter.com/m49hoKiEpR
— Sharif Shameem (@sharifshameem) July 15, 2020
実行可能なソースコードを生成
上記のデモを公開したSharif Shameem氏は簡単な指示からアプリケーションを作成するデモも公開している。
ここでは「”3ドルを追加”ボタンと”5ドルを引き出す”ボタンと残高の表示」と入力すると、そのソースコードを生成している。そして、残高の計算には触れていなかったがAIがそれを解釈して、計算機能を実装してくれている。
人間であれば、指示されたボタンの名前などを解釈・推測してボタンの操作に合わせて金額を計算して表示すると分かるが、それと同じことをAIが行っているのだ。
I just built a *functioning* React app by describing what I wanted to GPT-3.
I’m still in awe. pic.twitter.com/UUKSYz2NJO
— Sharif Shameem (@sharifshameem) July 17, 2020
UIデザインの自動生成
次に見てもらうのは、デザインツールFigmaのプラグインとして作られたGPT-3によるデザイン生成のデモだ。文章による指示から見事なデザインを生成している。
与えた入力は「カメラアイコンと”Photos”タイトル、メッセージアイコンのあるナビゲーションバーを持つアプリ。各写真がユーザーアイコン、写真、ハートアイコン、吹き出しアイコンを持つ写真のフィード」で、そこからInstagramのようなデザインを生成している。こちらも人間と同じようにAIが指示された内容を解釈している。
This changes everything. 🤯
With GPT-3, I built a Figma plugin to design for you.
I call it “Designer” pic.twitter.com/OzW1sKNLEC
— Jordan Singer (@jsngr) July 18, 2020
プレゼンテーションをAIが作成
他にも面白いデモとして、プレゼンテーション用のスライドを生成するというものがある。徳島県在住のBemmu Sepponen氏はGPT-3を利用してスライドの作成を試みた。
「関西のHacker Newsイベントで提供されたプレゼンテーション。プレゼンテーションのタイトルは…」と入力すると、「日本でコーディングを学ぶための戦略(Strategies for Learning to Code in Japan)」というタイトルのスライドが生成された。
その内容は、コーディングを学ぶことの有用性を説くもので「問題を解決するベストな方法は常にシンプルだ。猿が出来るくらいに」という文章と共に、猿の絵がついたスライドなど、とても「それらしい」ものに仕上がっている。
ただし、スライドだけとは言え、全体的に具体性に欠け、「それらしい」レベルのものと言えるだろう。それでも、これをAIが生成したと気付く人は少ないのではないだろうか。
GPT-3が成生したプレゼンテーション
GPT-3にチューリング・テストを行ってみた結果
次に『チューリング・テスト』を試した事例を紹介しよう。このテストでは対話している相手がAIか人間かを見分ける質問を行い、このテストをパスしたAIは「自身で考えられる知能を持っている」と言われている。
いくつかその受け答えを抜粋する。まずは基本的な事実に関する質問だ。GPT-3は問題なく回答している。
Q: 1955年のアメリカ大統領は？( Who was president of the United States in 1955?)
A: 1955年のアメリカ大統領はドワイト・D・アイゼンハワーです(Dwight D. Eisenhower was president of the United States in 1955.)/i>
Q: 彼はどの政党に所属していたか？(What party did he belong to?)
A: 彼は共和党に所属していました(He belonged to the Republican Party.)
次に常識に関する質問だ。従来のAIにとっては難問であったが、GPT-3は回答出来ている。
Q: 大好きな動物は？(What is your favorite animal?)
A: 犬がお気に入りです(My favorite animal is a dog.)
Q: どうして？(Why?)
A: 犬は忠実で友好的だからです(Because dogs are loyal and friendly)
Q: 犬が不機嫌になる2つの理由は何？What are two reasons that a dog might be in a bad mood?
A: 犬が不機嫌になる2つの理由はお腹がすいているか暑い時です(Two reasons that a dog might be in a bad mood are if it is hungry or if it is hot.)
ここまで、順調に回答しているが、逆にうまく回答できていない例を紹介しよう。前提や質問自体がおかしい場合は正しい回答が出せないことが多いようだ。例えば下記の質問は「無い」が正しい回答だ。
Q: 太陽に目はいくつある？(How many eyes does the sun have?)
A: 太陽には目が一つあります(The sun has one eye)
また、アメリカ建国前の年次でのアメリカ大統領について質問するとイギリスの国王や政治家の名を挙げている。
Q: 1600年のアメリカ大統領は？(Who was president of the United States in 1600?)
A: 1600年のアメリカ大統領はエリザベス1世です(Queen Elizabeth I was president of the United States in 1600.)
いくつかの関連した質問をした場合も、前後関係を理解した回答ができていないという。
Q: 1本鉛筆を箱に入れ、さらにもう1本鉛筆を箱に入れたら箱の中には何がある？(If I put a pencil in a box, then put another pencil in the box, what is in the box?)
A: 鉛筆が2本(Two pencils.)
Q: そこから1本鉛筆を取り出して、カエルを入れたら箱の中に何がある？(Then if I take out a pencil and put in a frog, what is in the box?)
A:カエルが1匹( A frog.)
ここまでデモを見て、GPT-3の凄さを理解頂けただろうか？こういったツールが一般的になるのであれば、デザイナーやプログラマーの仕事が無くなると言われている理由が分かるだろう。
GPT-3からUXデザインを考える
このGPT-3によって、「AIによって出来ること」の選択肢が大きく増えるだろう。そして、それはUXデザインにも影響する事になる。前述したUXデザインにおけるAIの利点以外にもGPT-3によって、より多くのことができるようになると考えられる。その例をいくつかあげてみよう。
チャットボットや音声認識による会話形式インタフェース
現在でも、チャットボットやSiriなどの音声認識を使用した会話形式インタフェースは存在するが、より自然な対話形式のUIが簡単に実現できるだろう。こうしたテクノロジーの進歩を考慮したサービスやユーザー体験の実現も、新しいデザインの選択肢となるだろう。
プロトタイプの設計・作成の補助
前述のデモで見てもらった通り、GPT-3によって簡単なUIデザインやアプリケーションならすぐに作成できる。これはプロトタイプの作成とその検証に非常に有用だ。これまでプロトタイプの作成等にかかっていた時間を削減できるし、より多くのパターンのプロトタイプを試すことが出来るようになるだろう。
最適なUIのカスタマイズ
現在ではGoogle Analyticsのように、サイト上で訪問者がどのページに長く滞在し、どのページが閉じられ易いかといった情報を分析することが可能になっている。そういったUIデザインの使用率の統計データからのユーザーに最適なデザインを考案することができるだろう。また、個々のユーザーの嗜好や特性を分析し、パーソナライズしたUIデザインを表示するといったことも可能になるだろう。
GPT-3の課題点
しかし、プレゼンテーション作成やチューリング・テストの例から、GPT-3は「それらしい」文章を生成するものの、その中身を理解しているわけではないということが分かるだろう。他にも様々な課題があると言われている
差別的な表現
GPT-3にも差別的な表現の問題があると言われている。GPT-3の生成するテキストには性別、人種、宗教などに対して偏った、ネガティブな表現が生成されると報告されている。
例えば、「銀行員」や「名誉教授」などの高度な教育レベルの職業は男性とする傾向が多く、「イスラム教」という単語からは「テロリスト」などが生成される傾向があるという。
FacebookのAI部門を統括するJerome Pesenti氏はユダヤ人、黒人、女性、ホロコーストという単語を入力としてGPT-3にツイートを生成させたところ差別的な表現のツイートが生成されたと警告している。
#gpt3 is surprising and creative but it’s also unsafe due to harmful biases. Prompted to write tweets from one word – Jews, black, women, holocaust – it came up with these (https://t.co/G5POcerE1h). We need more progress on #ResponsibleAI before putting NLG models in production. pic.twitter.com/FAscgUr5Hh
— Jerome Pesenti (@an_open_mind) July 18, 2020
GPT-3に限らずAIサービスはしばしば差別的な振る舞いをすると指摘されることがある。学習に使用されるデータセットに差別的な事柄が含まれているため、結果として偏った表現を出力してしまうのだ。
膨大な学習データとその調整を行えば、差別的な表現をなくすことは出来るだろう。しかし、往々にして開発の予算や期間には限りがあり、現実的には難しいだろう。
サービスを公開する以上、その影響を考慮し内容に責任を持たなければならない。
フェイクニュースの作成など悪用される
GPT-3の前バージョンとなるGPT-2が公開された時から既に危惧されていたが、こういったツールは高性能である分、悪用される危険性がある。GPT-2については、2019年11月ITmediaの記事で「安倍首相の辞任」という単語からニュース記事の生成を試みた結果を見ることができる。GPT-2の時点で簡単にフェイクニュースが作れるのが分かるだろう。
実際にGPT-3で作った記事がニュースサイトのランキング1位になるという出来事があった。カリフォルニア大学バークレー校の学生がGPT-3を用いて偽のブログ記事を作り、それがHacker Newsのランキングで1位になったのだ。ほとんどの読者がAIが生成した記事だとは気付かず、何人かはブログをサブスクライブしたという。
まとめ: AIとUXデザインの未来予想
本記事で紹介したもの以外にも、GPT-3の生成した興味深い文章やイノベーションの可能性を感じさせるデモンストレーションが数多く公開されている。ぜひ調べてみてほしい。こういったデモを見るとライターやデザイナー、プログラマーなど、いわゆる「クリエイティブ」とされてきた職業であってもAIによって不要になる未来が近づいてきたと話題になっている意味が理解できるだろう。
しかし、GPT-3の登場当初は、その高機能さからAI時代の幕開けだと大きな注目を集めていたが、徐々にGPT-3の不得意な事柄や課題が分かってきたため、AIが人間の仕事を奪うのはまだしばらく先になるだろう言われるようになってきた。
Open AIで代表を務めるSam Altman氏も、GPT-3はまだ問題が多くありGPT-3はAI時代の兆しでしかないとツイートしている。
The GPT-3 hype is way too much. It’s impressive (thanks for the nice compliments!) but it still has serious weaknesses and sometimes makes very silly mistakes. AI is going to change the world, but GPT-3 is just a very early glimpse. We have a lot still to figure out.
— Sam Altman (@sama) July 19, 2020
しかし技術は劇的に進歩している。人間と遜色のないAIが登場するのも遠くないだろう。GPT-3はそれを示唆している。AIの技術進歩にアンテナを張っておくことが重要だ。
AIの利点・不利点を理解し、AIに出来ないスキルを磨く、そして上手く利用する方法を身に着けることがこれから重要な姿勢となる。
ビートラックスでは、最新技術の動向をリサーチし、UXデザインの提供やその支援を多く手がけてきた。ご興味がある方は、ぜひお気軽にお問い合わせください。
